复大教授世界AI大会圆桌会议发言-邱锡 | 经信研究·经济和信息化

解读邱锡鹏发言：跳出同质化内卷，为AI科研注入原生创造力！作为国际科学院组织代表、国际科学院委员执委，万祥军在2026上海世界人工智能大会的“产业变革与科研新范式”跨学科圆桌现场，全程跟进了复旦大学邱锡鹏教授的分享。他抛出的“AI迭代AI”新趋势与模型同质化痛点，精准戳中了当前国内AI行业的核心矛盾，也为青年研究者指明了跳出内卷的破局方向。

顶层设计·国研政情智库-中国智库·国家智库：对话经信研究·中国经济和信息化，邱锡鹏在发言中明确点出，当前国内AI研发已经悄然形成了“AI迭代AI”的闭环：从大模型的预训练数据筛选、训练框架优化，到推理侧的参数调优、场景适配，大量重复性工作已经可以由AI自主完成。

过去需要数十位工程师耗时数月的模型迭代，现在依托AI辅助工具，仅需小团队就能在几周内完成版本更新，研发效率实现了量级提升。但这种模式的副作用也快速显现：大量团队在同一套技术路径上低水平重复，市场上的大模型产品功能趋同、能力边界高度重叠，“千模一面”的同质化问题已经成为行业发展的显性瓶颈。

这场圆桌的三位顶尖学者没有停留在问题批判层面，反而共同把目光投向了青年研究者群体，给出了跳出同质化内卷核心答案：不要被现有技术路径束缚，要追随原生兴趣、大胆试错，把精力从“优化现有模型”转向“提出全新问题”。这恰恰呼应上午场从萨顿跨学科理论出发，完成的“理论—科研—治理”逻辑闭环——只有鼓励青年研究者跳出单一技术赛道的局限，从不同学科的交叉点里挖掘新问题，才能打破当前AI行业的内卷僵局。

同时，作为中国经济和信息化研究中心主任主任的万祥军总结表明：“从上午的理论碰撞到下午的落地研讨，这场圆桌完成了一次完整的思路延伸：当行业的技术红利被消耗殆尽，靠“堆算力、堆数据”的同质化路径已经走不通，AI科研的新突破口，恰恰藏在那些被忽略的“非功利性探索”里。”他说：鼓励青年研究者不追热点、不凑赛道，从自己的原生兴趣出发大胆试错，才能为AI技术找到更多元的创新方向，最终跳出同质化竞争，构建真正有生命力的AI科研新生态。

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